Google Deepmindが「gemma-3-270m」をリリースしたので、Google Colaboratoryで動かしてみることにした。

!pip install transformers
from transformers import pipeline
tgn=pipeline("text-generation","google/gemma-3-270m",max_new_tokens=128,token="hf_this_token_is_dummy_use_your_own_one")
nlp=lambda txt:tgn(txt)[0]["generated_text"]
print(nlp("国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。夜の底が白くなった。"))

『雪国』冒頭部の続きを生成させてみたところ、私(安岡孝一)の手元では以下の結果が出力された。

国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。夜の底が白くなった。

雪国は雪を隠すようなものではありません。

雪国の村人は、その村人を大切にしていました。

村人を大切にしていないと村人は、村人のために戦うことになるでしょう。

村人が戦うという村人は、村人のために戦うという村人は、村人のために戦うという村人は、村人のために戦うという村人は、村人のために戦うという村人は、村人のために戦うという村人は、村人のために戦うという村人は、村人のために戦うという村人は、村人のために戦うという村人は、村人のために戦

うーん、何だかわからないうちに、村人が戦い始めてしまった。2024年6月11日の記事の手法で、Few-Shot Promptingによる品詞付与も試してみよう。

!pip install transformers
from transformers import pipeline
tgn=pipeline("text-generation","google/gemma-3-270m",max_new_tokens=128,token="hf_this_token_is_dummy_use_your_own_one")
class TextUPOSList(list):
  __str__=lambda self:"\n".join("###text:"+"".join(t for t,u in s)+"\n###UPOS:"+"|".join(t+"_"+u for t,u in s) for s in self)+"\n"
ex=TextUPOSList()
ex.append([("一","NUM"),("直線","NOUN"),("に","ADP"),("伸びる","VERB"),("電撃","NOUN"),("を","ADP"),("放ち","VERB"),("、","PUNCT"),("電撃","NOUN"),("ダメージ","NOUN"),("を","ADP"),("与える","VERB"),("。","PUNCT")])
ex.append([("色々","ADV"),("と","ADP"),("面白い","ADJ"),("メニュー","NOUN"),("の","ADP"),("ある","VERB"),("店","NOUN"),("。","PUNCT")])
ex.append([("しかも","CCONJ"),("、","PUNCT"),("ここ","PRON"),("は","ADP"),("コース","NOUN"),("が","ADP"),("リーズナブル","ADJ"),("な","AUX"),("の","SCONJ"),("です","AUX"),("。","PUNCT")])
ex.append([("彼","PRON"),("は","ADP"),("コンピュータ","NOUN"),("を","ADP"),("個人","NOUN"),("の","ADP"),("持ち物","NOUN"),("に","ADP"),("し","VERB"),("まし","AUX"),("た","AUX"),("。","PUNCT")])
ex.append([("2007","NUM"),("年","NOUN"),("9","NUM"),("月","NOUN"),("現在","ADV"),("、","PUNCT"),("以下","NOUN"),("の","ADP"),("メーカー","NOUN"),("から","ADP"),("対応","NOUN"),("製品","NOUN"),("が","ADP"),("発売","VERB"),("さ","AUX"),("れ","AUX"),("て","SCONJ"),("いる","VERB"),("。","PUNCT")])
nlp=lambda t:"\n".join(tgn(str(ex)+f"###text:{t}\n###UPOS:")[0]["generated_text"].split("\n")[len(ex)*2:len(ex)*2+2])
print(nlp("国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。"))

私の手元では、以下の結果が得られた。

###text:国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。
###UPOS:このトンネルは1000kmか、世界最大のトンネルで、トンネルを抜けるまでが1000km。

品詞付与もうまく行かないようだ。「gemma-3-270m」は140以上の言語をサポートしているらしいのだが、日本語はダメということだろうか。